【摘要】：蓄電池SOC(State of Charge)的精確預(yù)測(cè)一直是蓄電池管理技術(shù)發(fā)展的核心問(wèn)題,關(guān)系到蓄電池的壽命、高效、安全的運(yùn)行。由于蓄電池SOC不能直接通過(guò)測(cè)量獲得,且蓄電池有著很強(qiáng)的非線性性,目前廣泛使用的方法通過(guò)蓄電池的其它參數(shù),例如開(kāi)環(huán)電壓、放電電流等與SOC的關(guān)系進(jìn)行蓄電池SOC預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)的方法通過(guò)蓄電池等效電路模型或者考慮通過(guò)蓄電池的一個(gè)或兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行蓄電池SOC的預(yù)測(cè),難免因?yàn)閰?shù)考慮不全或者模型簡(jiǎn)化造成預(yù)測(cè)精度不夠理想。自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)結(jié)合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),能夠通過(guò)試驗(yàn)樣本的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),最大程度的逼近真實(shí)系統(tǒng),因其出色的預(yù)測(cè)性能,得到了廣泛的應(yīng)用。本文使用ANFIS對(duì)蓄電池進(jìn)行建模,通過(guò)對(duì)蓄電池SOC的影響因素的分析,最大程度的將蓄電池的四個(gè)參數(shù)(放電電壓、放電電流、溫度、內(nèi)阻)作為模型的輸入,通過(guò)對(duì)模型的訓(xùn)練進(jìn)行蓄電池SOC的預(yù)測(cè)。ANFIS算法的引入,使蓄電池SOC預(yù)測(cè)的重點(diǎn)不再是蓄電池相關(guān)物理結(jié)構(gòu)、化學(xué)變化等原理和等效電路模型的研究,而是轉(zhuǎn)移到如何優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、減少計(jì)算量、合理安排訓(xùn)練樣本上來(lái)。本文使用Fletcher-Reeves update共軛梯度下降法對(duì)ANFIS學(xué)習(xí)算法中的BP法進(jìn)行改進(jìn),以提高收斂速度,減少訓(xùn)練次數(shù);使用減法聚類法產(chǎn)生供訓(xùn)練使用的初始模糊推理系統(tǒng)(Fuzzy Inference System,FIS),并合理設(shè)置模糊聚類中心影響半徑,相對(duì)于網(wǎng)格劃分法,大幅簡(jiǎn)化了模型結(jié)構(gòu);選擇適當(dāng)?shù)挠?xùn)練數(shù)據(jù)量對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,減少訓(xùn)練時(shí)間。通過(guò)這些方法的使用,在保證預(yù)測(cè)精度的情況下,最大程度的減少計(jì)算量,尋求預(yù)測(cè)精度與計(jì)算速度之間的平衡。完成了蓄電池SOC檢測(cè)系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)。硬件設(shè)計(jì)主要進(jìn)行蓄電池放電電壓、放電電流、溫度、內(nèi)阻等參數(shù)的測(cè)量電路設(shè)計(jì),其中,通過(guò)交流注入法對(duì)蓄電池內(nèi)阻進(jìn)行測(cè)量。軟件部分主要完成了數(shù)據(jù)采集傳輸、ANFIS算法實(shí)現(xiàn)、蓄電池SOC計(jì)算和顯示、人機(jī)交互界面的設(shè)計(jì)等。通過(guò)離線學(xué)習(xí)和定時(shí)更新等手段,解決了系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中資源占用量大、實(shí)時(shí)性不好的問(wèn)題。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM912;TP183

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本文編號(hào)：2575774